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老齡化程度加深范文1
關鍵詞：人口老齡化；居民消費；影響因素
人口結構變化在現代社會的主要特征是老齡化。研究中國人口結構變化，尤其是人口老齡化過程對居民消費的影響一直是多學科研究重點，且以定量研究為主。人口老齡化有時間表，收入與消費在不同時期也有變化，二者是否具有內在聯系需要從定性和定量角度加以討論。西方最有體系的人口老齡化研究成果當屬著名經濟學家舒爾茨所著的《老齡化經濟學》，該著作認為在消費類型上，老年人的多樣性使不同的老年群體在其消費結構上也不同①。從消費角度來看，國外學者研究消費水平的視角主要集中在消費函數上，也更多地從人口老齡化與儲蓄率、經濟增長之間的關系角度展開實證研究，如羅伯特等認為老年人撫養費用屬于純消費性支出，有可能降低未來的國民收入增長而影響居民消費需求②。國內學者的研究從關注單一老年人口問題轉移到對社會經濟全局發展的影響上來。有的從老齡化與儲蓄率、經濟增長的關系間接研究人口老齡化對消費的影響。有的則直接通過相應經濟指標分析老齡化對消費的影響。由于抽樣及分析方法等不同，不同學者在人口老齡化與居民消費關系問題的研究上得出了不同結論，調查范圍也具有區域性。王金營等認為老年撫養系數對居民消費需求有負向作用③；王森運用協整理論對1978-2007年數據進行分析，得出人口老齡化對居民消費呈現正負交錯的影響效應④；胡乃軍等通過數理模型推導發現，只有老齡人口與勞動人口的消費比例持續大于二者收入比例，人口老齡化對城鎮居民人均消費水平才不會發生負面影響⑤。
一、Meta分析
操作本文將通過Meta分析提取測量指標，分析人口老齡化對居民消費水平及消費結構的影響，并討論這些影響是否具有區域特征。該研究基于以下假設：H1：人口老齡化程度對居民消費水平具有顯著負向作用；H2：人口老齡化程度對消費結構有顯著影響?；诜治龇椒ǖ奶攸c，文章研究思路為：通過人口特征、國民經濟等相關資料，采用文獻研究法收集我國人口相關數據；按Meta分析要求提取人口老齡化及居民消費測量指標，分析二者在關系；根據分析結果探索人口老齡化環境下促進消費的途徑。描述性統計分析、比較分析法和假設檢定法等是本文輔助分析方法。本文初步收集了196篇相關文獻，之后對文獻進行標準化篩選，凡是信息不完整、重復發表、非中國背景研究、非實證研究、不存在明確效應值或計算后也不能將其轉化為所需相關系數的文獻均不納入。最后，本文納入分析的文獻共計10篇，得到2個效應值，滿足Meta分析要求。文章采用Reviewmanager5.2作為數據分析工具，以居民消費率表示居民消費數量水平，恩格爾系數表示居民消費機構與質量水平，并按聯合國標準⑥劃分老齡化社會，表示老齡化程度。由于各地老齡人口數據及消費數據具有時間特征，將其視作連續變量，選擇標準化均數差(SMD)作為效應值，用倒方差法對數據進行處理，經過合并效應值、異質性檢驗、假設檢驗和發表偏倚控制四個步驟。
二、人口老齡化對消費的影響
1.人口老齡化對居民消費水平具有負向作用
通過各省市65歲以上人口比及居民消費率變化數據可看出，中國老齡化程度不斷加深，隨著老年系數增加，各省數據均顯示出同一特點，即居民消費率呈現下降趨勢。在此假設基礎上，本文選取江西、遼寧、貴州、吉林四個省份⑦的連續數據，對比同一地區非老齡化階段向老齡化階段轉變過程中，居民消費率的變化情況。結果顯示，四省55632萬人⑧樣本的綜合效應來看，95%CI的上下限均未跨過SMD=0無效線，因此合并后的效應值具有統計學意義。在固定效應模型下，異質性檢驗中，P小于0.00001，說明四省的研究具有異質性，因此需要再通過隨機效應模型合并效應量。合并效應量為-1.83,95%CI=(-1.88，-1.84)，合并后效應量，Z=11.12,P<0.00001<0.05，可見人口老齡化對居民消費具有顯著影響，且人口老齡化越嚴重，居民消費率越低。文章采用倒漏斗圖來控制分析中的發表偏倚。倒漏斗圖顯示，文獻集中在三角區域并對稱分布，說明分析中發表偏倚較少，數據結果可靠性強。
2.人口老齡化程度對消費結構有顯著影響但存在地區差異
老年人受生理和心理影響，其消費結構會發生變化。國家統計居民消費品支出構成時將其劃分為食品、衣著、居住等八類。針對目前在此方面研究局限性，學者多用灰色關聯分析法說明老年人與其他年齡段人口消費的不同，從而說明人口老齡化對消費結構的影響。但綜合來看，人口老齡化程度對消費結構的影響卻存在地區差異。南京市實證研究認為，居住居首位⑨；遼寧的實證研究認為食品依然占據首位⑩；四川省“六普”數據發現醫療保健居首位(11)。本文通過遼寧、吉林兩省在老齡化與非老齡化階段的恩格爾系數對比分析，發現固定效應模型下二者存在異質性，對兩省恩格爾系數隨老年人口比例變化進行趨勢分析，遼寧省數據二者關系不明顯，吉林省則明顯表現出老齡化程度加深，恩格爾系數下降的特點。隨機效應模型下合并效應值SMD=-2.44,95%CI=(-3.59，-1.28)，P<0.00001<0.05，人口老齡化對消費結構具有顯著影響。由于數據局限性，本文據Meta定性分析及指標變化趨勢認為人口老齡化對消費結構的影響存在地區差異。
三、結語
綜上，人口老齡化程度對居民消費水平及居民消費結構都有顯著影響。人口因素與經濟發展的關系受到各方面因素綜合影響，實證研究采用不同方法與不同指標都會導致結果差異性。但二者具有內在相關性；老年人居民消費能力不足形成共識。本文認為人口老齡化環境下提高居民生活水平以提高其消費能力及需求；發展養老服務產業以匹配老年人消費結構；完善養老制度并促進低齡老年人再就業，從而增加老年人口收入及一定程度上補充勞動力市場都是促進消費可嘗試的途徑。
參考文獻：
[1]胡乃軍,楊燕綏,于淼.中國城鎮人口老齡化與城鎮居民消費研究[J].人口學刊,2014(5).
[2]詹姆斯•舒爾茨.老齡化經濟學(第7版)[M].社會科學文獻出版社,2010,1.
老齡化程度加深范文2
從2012年開始，中國勞動力的總量已經進入到凈減少狀況。退休政策的調整，對于整個社會來說具有極其深遠的意義和價值導向作用。分析了我國退休年齡制度的現狀及問題，對企業職工延遲退休進行了價值分析，并提出了促進職工自愿延遲退休的對策。
關鍵詞：
延遲退休；自愿；養老金；退休年齡
中圖分類號：
F2
文獻標識碼：A
文章編號：16723198（2014）22003202
1前言
隨著我國醫療水平的進步和經濟社會的發展，我國人口預期壽命自上個世紀五六十年代年以來大幅提高。根據《2010中國統計年鑒》的數據，2009年我國65歲以上老年人口共計1.1309億，占總人口比重已達到8.5%，老年撫養比達到了11.6%。數據預測顯示，中國處于勞動年齡的人口從2015年開始將逐漸減少，老齡人口數量加速上升。面對如此嚴峻的形勢，我們不得不重新審視退休年齡制度問題。
目前，我國退休年齡制度可以概括為：“男性60周歲，女性干部退休年齡55周歲，女性工人退休年齡50周歲，同時工齡滿10年”。目前的退休年齡規定是一個政策體系，除了一般性退休年齡規定之外，對于特殊工種、身體條件等還有相對于一般退休年齡的提前退休和延遲退休規定。提前退休規定井下礦工、高（低）溫場所工作、化工業等職員為男性55歲、女性45歲退休；延遲退休則規定因企業工作需要的延遲退休者，按照本企業工齡的長短，每月給付在職養老補助費，其數額為本人工資的10%～20%。
2我國現行退休年齡制度存在的問題
2.1退休年齡偏低
中國目前對退休年齡的一般性規定，基本沿用了1951年《勞動保險條例》中對退休年齡的規定，隨著我國經濟社會的發展，這一退休年齡標準明顯偏低。首先，退休年齡沒有隨著人口預期壽命的延長而適時的做出相應的調整。1950年中國人口的平均預期壽命男性僅為40歲，女性僅為42.3歲，而2010年第六次全國人口普查男性為72.38歲，女性為77.37歲。其次，退休年齡與受教育年限延長不相適應。改革開放以來，中國人的受教育人均年限和20世紀50年代相比有了顯著提高，進而推遲了勞動力就業的平均年限。維持原來的退休年齡規定，意味著人力資本投資回報期的縮短，這既是人力資本的浪費，也會轉而抑制人們進行人力資本投資的積極性，阻礙人力資本總量的提高。最后，退休年齡與人口老齡化趨勢不相適應。1964年第二次全國人口普查數據顯示61歲及以上人口占總人口比重為5.5%，而2010年全國第六次人口普查60歲及以上人口占13.26%，其中65歲及以上人口占8.87%。并且，人口老齡化程度在未來一段時期還有不斷加深的趨勢。據預測，2030年左右中國將進入人口老齡化高峰期，屆時人口老齡化程度將達到24.5%。
以上數據可以看出我國老齡化現象增長速度過快，社會負擔過重。人口老齡化程度的提高對經濟社會發展提出了挑戰，突出表現在勞動人口比重下降、人力資本存量減少、社會保障壓力增大等方面。而中國在人口老齡化程度不斷加劇的條件下，卻依然維持較低的退休年齡規定，將對人口老齡化條件下經濟社會的可持續發展造成壓力。
2.2提前退休情況較為嚴重
提前退休是世界各國普遍面對的一個共同的問題，老年人提前退出勞動力市場也是大多數國家在最近幾十年中所共同經歷的最顯著的社會經濟問題之一。根據中國實際情況來看，1991年之后中國平均退休年齡有下降趨勢，由于中國對退休年齡的規定沒有改變，進而相對說明了提前退休狀況有加深趨勢。按照中國退休年齡的規定，特殊工種、工傷殘疾等情況可以正常提前退休，這是對勞動者的正常保護措施。但是，除了正常提前退休之外，中國還存在著較多的利用提前退休規定但不符合政策要求的非正常退休情況。由于中國人口基數大，勞動力眾多，因而每年的非正常退休人數持續增加。而提前退休行為是與退休政策有關的。目前中國關于養老金領取資格的規定是達到最低繳費年限15年，并取消了最初的延遲退休期間養老金補助待遇，這在一定程度上可能由于養老保險制度收益激勵不足以及給付機制存在問題造成了提前退休的現象發生。
3我國企業職工延遲退休的價值分析
3.1有利于改善養老金不足
隨著我國經濟社會的發展及現代化進程的不斷加快，我國的人口老齡化也日趨嚴重，從世界上絕大多少國家來看，老齡化是不可逆轉的趨勢，所以這勢必造成養老金的巨大壓力。從我國歷史及目前情況出發，上個世紀的養老金政策已經越來越不適應現代社會的發展。隨著老年人口的增多，養老金空賬問題日益嚴重。而延遲退休，能夠在一定程度上緩解養老金壓力，把養老金“做實”。
3.2有利于縮小撫養比
目前我國人口老齡化日益嚴重，而隨著計劃生育的進行及社會的發展，人口出生率正逐年降低，在未來幾十年內，這一趨勢可能還會繼續上升，勞動力不足帶來的一系列問題將會凸顯。我國進入老齡化的速度不斷加快，老齡化的程度不斷加深。社會撫養比的比重每年都在增加，社會壓力不斷增大。而延遲退休，能在一定程度上縮小撫養比，也會緩解年輕勞動力贍養老人的壓力。
老齡化程度加深范文3
人口、資源和環境是當今社會面臨的主要問題，中國人口年齡結構開始步入老齡化。資料顯示，目前我國65歲以上老年人口已達2.3億人，占總人口的16.7%。到2020年，老年人口將達到2.48億，老齡化水平將達到17.17%。中國人口年齡結構從成年型進入老年型僅用了18年，而發達國家則經過了40―100年才完成現代人口增長模式的轉變。人口的快速轉變，將會使中國成為世界上老齡人口最多、老齡化程度最嚴重的發展中國家。因此，從人口老齡化角度探討碳排放問題，有利于正確判斷和把握影響碳排放的人口因素，正確地制定減排政策，這對于我國經濟發展方式的轉變有著重要的理論和現實意義。
二、模型設定及變量說明
其中，C代表碳排放量，E代表這三種一次能源的消耗量。NCV為2007年《中國能源統計年鑒》提供的平均低位發熱量。CEF為（2006）IPCC中提供的碳排放系數。并且根據（2006）IPCC提供的煙煤和無煙煤碳排放系數的加權平均值來計算煤炭的碳排放系數。COF是碳氧化因子（煤炭設定為0.99，原油和天然氣為1）。44和12分別為二氧化碳和碳的分子量。各種能源折算標準煤系數也由同期《中國能源統計年鑒》提供（陳詩一，2009）。
關于解釋變量，本文選取人口老齡化（65歲及以上人口占總人口的比例）及其平方項。
關于控制變量（itX）包括：人口規模（POP），用總人口數表示；國內生產總值（GDP）；產業結構（STRU），采用第二產業 GDP與地區總 GDP 的比值；技術水平（T），采用碳排放??度作為變量。
三、實證分析及估計結果
本文利用我國30個省域2004―2014年人口老齡化以及碳排放的狀況進行回歸分析，考慮到面板數據存在異方差和序列相關，所以選擇可行廣義最小二乘（FGLS）方法對模型進行估計。為了檢驗結果的穩健性，本文開始以2CO和aging及其平方項作為基礎模型，之后加入GDP、STRU、T變量，得到回歸結果如下表1。
四、結論與啟示
老齡化程度加深范文4
關鍵詞：人口老齡化；地區差異；聚類分析；分層抽樣
維也納世界老齡問題大會規定：60歲以上的老年人口占總人口的10%以上，或者65歲及以上人口占總人口7%以上的國家或地區就是“老年型國家或地區”。人口老齡化在19世紀中期最先出現在發達地區，這是該地區生產力發展，公共衛生事業進步，死亡率、出生率下降，實現人口轉變的必然結果。我國在2000年的時候，65歲及以上人口占總人口的比重就達到了7%，自此之后，該比值一直高于7%，截止2014年年末，中國65歲及以上老人已經達到1.13億，占全國人口的比重為10.06%。預計到2030年，中國60歲及以上人口老齡化率將達到25%（CaiandWang，2005），而65歲及以上人口老齡化率將達到14%，未來20-40年將成為中國人口老齡化的高峰階段（張文范，2002）。
人口老齡化是總人口中老年人口比例不斷上升的變化過程，是伴隨著人口轉變而發生的一種人口年齡結構變化的人口現象。造成人口老齡化的直接原因是死亡率與出生率的下降，但是人口老齡化的最根本原因是經濟的發展和社會的進步。
聚類分析（ClusteringAnalysis）是對集中的記錄進行分類，由聚類分析工具根據一定的規則，合理地進行分組或聚類，并用顯式或隱式的方法描述不同的類別。聚類的目標是將數據聚集成類，使得類間的相似性最小，而類內的相似性盡可能大。這與抽樣技術中以使得組內差異小、組間差異大進行分層的原則是一致的。
本文首先利用1995-2014年中國65歲及以上人口比重、老年撫養比數據做趨勢圖
圖1
圖22014年各省份老年人口比重
由圖1可以看出，1995年-2014年我國人口出生率急劇下降，1995年到2010年從17.12%下降到11.9%，就2010年之后稍微上漲一點點，這于國家放開計劃生育政策有關系，但是總體來講，出生率較之前還是很低；而同時人口死亡率的變化比較平緩，但是還是在上升，這于中國這些年的經濟的崛起有關，國家發展迅速，國民的生活水平提高了，從而使得人均壽命延長；而且也看到老年撫養比也是一直上升的，幅度也比較大，從1995年的9.2%上漲到13.7%，這也表示中國老年化程度的加深。
由圖2可以看出，不同省份的老年人口的比重也存在比較大的差異。是31個省份中老年人口比重最低的省份，為5.49%，重慶位居31個省份的第一位，老年人口比高達14.12%，從數據來看，2014年未進入老齡化，而重慶已經遠遠超出了7%的標準，可見，中國人口老齡化地區差異是比較明顯的，分析這種差異程度及趨勢，為政府制定政策提供依據是有著現實意義的。
中國31個省份由于區位、資源條件及歷史基礎等方面的原因，經濟的發展有快有慢，同樣，老齡化程度也是存在顯著差異。
本文嘗試采用聚類方法中的系統聚類法，選取2014年中國31個省份的65歲及以上人口比重、老年撫養比及各省份GDP占全國的比重，運用SPSS軟件，對各省份進行聚類分析。
因為數據量綱不同將影響聚類分析的結果，所以在分析之前要對數據進行無量綱化處理；進行無量綱處理之后還需要對數據進行標準化處理，因為指標類型中有“極大型”、“極小型”、“居中型”和“區間型”指標。通過聚類圖可將全國31個省份分成5類，具體如表1
由于本文采用的抽樣方法為分層隨機抽樣，即每層中的抽樣都獨立地按照簡單隨機抽樣進行，設總體均值的簡單估計為^st，對于分層隨機抽樣
^st=∑Lh=1Whh=1N∑Lh=1Nhh
V（^st）=∑Lh=1W2h1-fhnhs2h
通過上述公式，得出下列結果：
^st=9.50%
V（^st）=0.00000176
該種方法計算出的結果與利用國家公布的數據：2014年年末總人口136782萬人，65歲及以上人口136782萬人，得出的65歲及以上老年人口比重為10.06%，兩者相差0.56%。
如果直接將31個省份的老年人口比重數據直接地進行簡單的算術平均，即
^==1n∑ni=1yi
V（）=1n-1∑ni=1（yi-）2
則結果為：65歲及以上老年人口平均比重為9.56%，這樣計算的方差為0.00039。可以看出，兩種方法得出的均值比較接近，但是分層抽樣的方差明顯小很多。
通過上述分析可以看出。將聚類分析與分層抽樣結合在一起，可以有效地提高抽樣的估計效率，這對于一些大型調查，例如全國型調查，可以在節省成本的同時提高估計的精度。
通過上述分析，不難看出我國人口老齡化的問題還是比較嚴重的，除了最后一類老年人口比重為6.78%之外，其余四類都高于7%，最高一類竟達到14.6%；另外，受各地區經濟差異影響，我國31個省市間的老齡化化程度存在明顯的地區差異，這就要求國家的政策制定者要考慮到這些差異，從而更公平地分配公共資源，促使國家更和諧地發展?？傮w來說，經濟越發達的地區，老齡化程度問題越嚴重；沿海地區，老齡化問題比非沿海地區老齡化問題嚴重；經濟越不發達的地區，老齡化程度越低。
老齡化程度加深范文5
人口老齡化對城鄉居民家庭消費的影響
隨著山東省經濟的不斷發展，醫療衛生、養老保健等各方面條件都有較大的改善，人口預期壽命延長，并且由于山東省近幾十年來生育率的持續下降，使得山東省人口老齡化進程速度加快。1982年65歲及以上人口比重為5.6%，老年人口為419.66萬人，到2007年該比重達到9.74%，老年人口為912.35萬人。在這二十五年內，山東省老年人口數的年均增長率為4.7%，而這期間山東省總人口數增加了1873萬人，平均年增長率為0.1%，老年人口的年均增長速度是總人口增長速度的4.7倍?？梢?，山東省人口老齡化正處于加速階段，老齡問題將越來越嚴重。
從城鄉居民家庭消費層面來分析，首先，人口老齡化會使家庭的收入水平降低而不利于家庭的人均消費水平的提高，從而降低區域經濟發展的需求拉動效應;其次，人口老齡化會增加家庭總消費支出的負擔，從而提高家庭的邊際消費傾向，依據乘數理論，邊際消費傾向的增加會帶來乘數效應的提高，而這將有利于經濟增長;最后，人口老齡化必然會引起老年消費品的需求增加，改變家庭的消費結構的同時，引致產品和產業結構的調整。
為了進一步明確人口老齡化對家庭消費的影響，本文應用山東省1989－2007年的相關數據(見表1)，采用格蘭杰因果檢驗進行分析。計量經濟分析認為，要進行要素間的格蘭杰因果檢驗，首先要進行協整分析，只有要素間存在協整關系，才能進一步進行因果檢驗［6］。協整檢驗發現，山東省居民人均消費水平lnTCI和老齡化人口比重RPAGE的帶截距的一階差分在1%的顯著水平下平穩、是同階積分過程，而且lnTCI和RPAGE的回歸參差在5%的顯著水平下水平平穩，這表明山東省居民人均消費水平變動與老年人口比重變化之間是協整的，可以進行下一步的Granger因果檢驗;同理，也發現城鎮居民人均消費水平lnUCI和RPAGE之間存在協整關系，可進行Granger因果檢驗;但是由于農村居民人均消費水平lnRCI帶截距的二階差分平穩，與RPAGE的一階平穩不同階，因此它們之間不存在協整關系，不能進行Granger因果檢驗。這樣，就只能將山東省居民人均消費水平lnTCI、城鎮居民消費水平lnUCI和老齡化人口比重RPAGE進行格蘭杰因果關系檢驗，結果見表2。
由表2可知，無論是山東省居民人均消費還是城鎮居民人均消費，它們與人口老齡化的因果關系檢驗的零假設被接受的概率較高，說明人口老齡化程度的變動和消費變化之間的因果關系不顯著，這說明人口老齡化對居民家庭消費的影響不是特別明顯。原因在于人口老齡化變動和消費變化并不是由單一要素引起的，它們受到來自于經濟社會發展、政策、個人偏好等各方面因素的綜合影響。但進一步比較發現，人口老齡化比重提高引起城鎮居民消費變動的可能性大于全省居民消費變動的可能性。這是因為消費是由收入水平決定的，城鎮的老年人絕大多數是依靠退休金生活的，而農村的老年人主要依靠子女供養，因此城鎮老年人口的收入水平高于農村老年人口，當然也高于全省老年人口，所以城鎮居民消費對人口老齡化的敏感程度高于全省，更高于農村。從另一個角度來看，隨著人口老齡化程度的不斷加深，其必然會影響到家庭消費水平的變化。總之，目前階段，人口老齡化對山東家庭人均消費支出影響程度不顯著，對城鎮居民人均消費的影響程度大于其比對山東省居民人均消費和農村居民人均消費的影響程度，也就是說人口老齡化程度達到一定的階段才能對居民的消費產生明顯的影響。
人口老齡化對消費結構的影響
隨著老年人生理、心理的變化及消費觀、價值觀的變化，其對食品、衣著、醫療保健、教育文化娛樂服務等產品的消費具有自身的特點:老年消費是一種自主消費、老年人的消費觀較成熟、老年消費對商品質量和服務質量高于一般消費、老年消費中休閑消費與與服務性消費所占比例較大等，這些特點使得人口老齡化對消費結構產生影響。為研究不同年齡結構、尤其是人口老齡化對居民消費結構的影響，本文將年齡結構與居民消費結構進行灰色關聯度分析。由于城鄉間人口老齡化程度的差異以及城鄉居民間的收入水平、消費習慣和消費觀念的差異，因此本文分城鎮與鄉村研究人口老齡化對消費結構的影響，然后將城鄉進行對比分析。
灰色關聯分析是根據因素之間發展態勢的相似或相異程度來衡量分析因素間的變動程度。它是動態過程發展態勢的量化分析，是系統地對歷年來有關統計數據幾何關系的比較。根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密。曲線越接近，相應序列之間的關聯度就越大;反之就越小。序列曲線集合形狀相似程度顯示成數值的形式為關聯度矩陣［7］。建立灰色關聯矩陣首先要定義母序列和子序列，可以將人口年齡結構時間序列定義為母序列:Y1———0到14歲人口占中人口的比重，Y2———15歲到64歲的人口占中人口的比重，Y3———65歲及以上人口所占比重(見表3)。子序列定義為各種消費品所占比重(見表4和表5)。
根據表3、表4和表5，將年齡結構{y1}、{y2}和{y3}作為母序列，分別代表0－14歲、15－64歲和65歲及以上3個年齡段的人口占總人口的比例;將{x1}、{x2}、{x3}、{x4}、{x5}、{x6}、{x7}和{x8}作為子序列，分別代表食品、衣著、家庭設備用品及服務、醫療保健、交通通信、教育文化娛樂服務、居住、雜項商品與服務8類消費品支出占人均生活消費支出的比例。
先計算城鎮人口年齡結構與消費結構的關聯度R1，再計算鄉村人口年齡結構與消費結構的關聯度R2，結果如下:（略）。
R1是年齡結構對城鎮居民消費結構的關聯矩陣。從老年人口本身的消費結構來看，r31=0.7447＞r32＞r34＞r36＞r38＞r37＞r33＞r35，說明城鎮老年人口對8類消費品的需求程度大小順序依次是食品、衣著、醫療保健、教育文化娛樂服務、雜項商品與服務、居住、家庭設備用品及服務和交通通信;從年齡結構變動的角度分析，r31=0.7447＞r21=0.7326＞r11=0.5569，這說明隨著年齡結構的變動，城鎮居民更加關注食品的消費，同理可以看到，年齡結構的變化也使得城鎮居民對衣著、醫療保健、教育文化娛樂服務的需求增加。
R＞2是年齡結構對農村居民消費結構的關聯矩陣。從老年人口本身的消費結構來看，r36=0.6002＞r34＞r31＞r37＞r33＞r35＞r32＞r38，說明農村老年人口對8類消費品的需求影響程度大小順序依次是教育文化娛樂服務、醫療保健、食品、居住、家庭設備用品及服務、交通通信、衣著和雜項商品與服務;從年齡結構變動的角度分析，農村居民消費結構中只有交通通信的r35=0.4302＞r25＞r15，老年人口的其他各項指標均低于其他年齡段的，這說明農村老年人口總體的消費狀況低于其他年齡段的人口，也低于城鎮老年人口。
比較城鎮老年人口和農村老年人口8類消費品的排序情況可以發現，人口老齡化使得食品、醫療保健和教育文化娛樂服務3大類消費品成為老年人的主要消費項目，這說明老齡化推動老年人口更加關注生活質量、身體健康和精神文化生活，更加追求積極、健康老齡化。同時也發現城鎮老人比農村老人更講究衣著消費，2008年山東省老齡委重大專項課題(2008LLWZ01)的調查結果顯示，城鎮老年人中“四季衣服都有，比較講究”的比重為25.28%，遠高于農村11.44%的比重，而且城鎮老年人的衣著質量高于農村老年人。根據調查資料計算得，山東省老年人2007年日常消費支出3805.12元(不包括轉移性支出)，為山東省人均生活消費支出的58.88%，消費水平遠低于山東省平均水平［8］。
可見，人口老齡化對消費結構的影響主要體現為基本生活資料消費由量的滿足到質的提高、醫療保健支出的增長和教育文化娛樂服務消費的持續增長，這必然對產業結構和社會服務提出新的要求。現在的老年人群，尤其是城鎮老年人群由于生理、心理、經濟狀況等原因，養老觀念已發生較大變化，他們更加注重自己晚年的生活質量，因此對醫療保健、康復器材、護理用品、生活用品及居家養老服務等消費需求迫切?，F有的市場結構和產業結構及老年社會服務不適應人口老齡化社會需求的狀況日趨突出。這些都有待于政府有關部門和社會通過培育老年消費市場、發展新型老齡產業和社會服務來滿足老年人的需求。
老齡化程度加深范文6
關鍵詞：人口老齡化；面板向量自回歸模型；經濟增長；脈沖效應
中圖分類號：F015 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2017）01-0022-08
一、引言
2000年第五次人口普查數據顯示，我國65歲及以上人口為8 811萬人，占總人口的6.96%，按照聯合國劃分標準，我國開始進入人口老齡化社會，2010年65歲及以上人口達到8.9%，高于同期世界人口老齡化平均水平，且成為世界上老年人口最多的國家。我國老年人口規模大、老齡化速度快、地區差異大等特點及其帶來的經濟社會問題一直受到學術界、媒體界和政界各方的關注，如“未富先老”“空巢老人”“人口紅利消失”等問題成為人們關注的焦點。特別地，人口老齡化對消費、儲蓄、投資、經濟增長的影響一直是學者們關注的課題，積極應對人口老齡化問題已是當務之急。近年來提出的“推遲退休年齡”“以房養老”“全面放開二胎”等政策也掀起熱議，必然需要和促使學者加快對人口老齡化問題的研究，并且研究人口老齡化對經濟社會的影響有利于輔助決策者做出科學的養老保障、B老服務決策。
日本和歐洲等發達國家人口老齡化問題的出現明顯早于發展中國家，對人口老齡化問題的研究也較早。Clark et al.（1980）最早建立人口老齡化經濟學[1]。國內學者王克（1987）較早探討了中國人口老齡化對經濟的影響[2]。隨后，大量學者從勞動力、儲蓄、消費、投資等角度研究人口老齡化對經濟增長的影響。
人口老齡化對經濟增長的影響，大部分學者持悲觀觀點，認為人口老齡化對經濟增長有弊無利。Leff（1969）最早通過74個國家的數據實證研究表明人口老齡化促使老年人口贍養負擔加重，使儲蓄減少，進而削減投資，最終使經濟增長速度有所減緩[3]。隨后，Turner et al.（1998）、Tosun（2003）等國外學者從儲蓄、消費、勞動力等角度指出人口老齡化使經濟增長減緩[4-5]；于學軍（1995）、張本波（2002）、王德文 等（2004）、彭秀?。?006）、蔡P 等（2004）國內學者也指出人口老齡化會制約經濟的增長，不利于我國經濟長期增長[6-10]。還有部分學者持樂觀或中立觀點，不認為人口老齡化是經濟增長的不利因素。從儲蓄、教育投資、人力資本等角度出發，Maxime et al.（1999）、Nakajima et al.（2001）、Bloom et al.（2010）、賀菊煌（2004）指出人口老齡化不一定是經濟增長的負面因素[11-14]；而Lindh et al.（1999）、姜向群 等（2002）、李軍（2006）、劉永平 等（2008）認為人口老齡化對經濟增長的影響是多方面的[15-18]。
綜合來看，上述人口老齡化對經濟增長的影響研究并沒有一致的觀點，由于研究方法、模型建構和變量選取等方面的原因，人口老齡化對經濟增長的影響尚無定論。
本文關注人口老齡化對經濟增長的影響，分析人口老齡化對經濟產生的沖擊，并提出政策建議。本文第二部分首先設定面板向量自回歸模型（PVAR），并說明數據來源及變量描述；第三部分是本文的主體，構建PVAR模型使用省級面板數據進行實證分析；第四部分給出基本結論及政策建議。
二、模型設定與變量描述
（一）模型設定
本文通過構建面板VAR模型（PVAR）分別分析人口老齡化對居民消費和經濟增長的影響，人口老齡化對國民儲蓄和經濟增長的影響。Holtz-Eakin et al.（1988）提出的面板數據向量自回歸模型（PVAR）既具有VAR模型的眾多優點，將研究系統中研究變量都當作內生變量，通過計算正交化脈沖響應函數分析一個內生變量的沖擊會給其他內生變量帶來的影響，同時也繼承了面板數據的優點，通過考慮個體效應和時間效應涵蓋了個體差異性和不同截面的共同沖擊[19-20]。
本文PVAR模型的基本形式為
yi，t=αi+βt+■βpyi，t-p+εi，t（1）
其中，i=1，2，…，31表示省份i；t=2000，2001，…，2013表示年份；考慮人口老齡化-居民消費-經濟增長時，yit是包含三個變量的向量yit={lnpgdp，lnpcons，odep}，考慮人口老齡化-國民儲蓄-經濟增長時，yit是包含三個變量的向量yit={lnpgdp，sav，odep}；p為滯后階數；引入αi表示個體效應，即允許變量中存在地域性的差異，引入βt表示時間效應，刻畫變量的時間趨勢；βp為3×3維的系數矩陣；εi，t是隨機擾動項。
本文構建PVAR模型主要包括下面步驟：（1）PVAR模型滯后階數的選擇；（2）利用面板廣義矩估計（GMM）對模型進行估計，說明內生變量之間的回歸關系；（3）計算脈沖響應函數，通過動態脈沖響應圖反映內生變量的沖擊對自身及其他內生變量的影響；（4）誤差項的方差分解，進一步說明誤差項的影響因素的程度[21]。①
國內也已有文獻（董麗霞 等，2011）[22]利用PVAR模型研究人口結構、儲蓄率和經濟增長的關系，但其中存在的幾方面問題本文進行了改進：一是建立PVAR模型時滯后階數直接選取為1階，階數選擇可能并不是最優的，本文利用AIC、BIC和HQIC統計量選取最優滯后階數；二是現有文獻沒有進行方差分解分析結構沖擊對內生變量影響的貢獻度；三是董麗霞 等取變量5年平均數作為分析樣本，對變量取均值會造成信息的丟失且樣本時間序列較短限制了多階滯后項的估計。另外，本文分別在居民消費和國民儲蓄的路徑下，分析人口老齡化對經濟的影響，前者偏向于考察個體和家庭行為的微觀基礎，后者偏向于考察國家層面的宏觀基礎。
（二）數據來源與變量說明
考慮數據的可獲得和我國人口發展過程，我國在2000年開始進入人口老齡化社會，所以數據選取時間區間為2000―2013年。數據主要來源于2001―2014年《中國人口統計年鑒》和《中國統計年鑒》，選取2000―2013年31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）的老年撫養比、人均地區生產總值、地區人均消費支出和地區最終消費率（不包括港澳臺地區的數據）。
從經濟學的角度考慮，本文使用地區老年人口撫養比反映該地區人口老齡化程度，表示因地區人口老齡化帶來的經濟負擔；利用人均地區生產總值的對數（lnpgdp）反映地區的經濟增長狀況；利用人均地區消費支出的對數（lnpcons）反映地區的居民消費水平，居民消費可直接反映居民的消費能力和消費水平；利用國民儲蓄率（sav）反映地區的國民儲蓄水平，國民儲蓄水平是影響投資和經濟持續增長的根本因素。由于我國沒有統計國民儲蓄率數據，本文選取1減去最終消費率近似表示地區國民儲蓄率，計算公式為：國民儲蓄率=1-最終消費率，即（1-最終消費/GDP）×100%=（1-居民最終消費/GDP-政府最終消費/GDP）×100%。數據的描述性統計如表1所示。
三、人口老齡化對經濟影響的實證分析
（一）單位根檢驗和協整檢驗
對于時間序列數據需進行平穩性檢驗，本文使用的省級面板數據具有時序的特征，因此構建面板VAR模型前對數據進行單位根檢驗序列平穩性，如表2所示。
從表2可以看出，在5%的顯著性水平下，變量經過一階差分后，odep、lnpgdp、lnpcons和sav都是平時間序列，即變量odep、lnpgdp、lnpcons和sav都是一階單整I（1）。在一階單整的情況下，對變量進行協整檢驗，檢驗變量之間是否存在長期均衡關系。一般情況下，面板向量自回歸模型（PVAR）較面板向量誤差修正模型（PVEC）更有效。當變量存在協整關系時，應建立面板向量誤差修正模型（PVEC），如不存在協整關系，則建立面板向量自回歸模型（PVAR）更有效。
對變量lnpgdp、odep、lnpcons和變量lnpgdp、odep、sav形成的兩組變量分別進行協整檢驗，檢驗兩組變量是否存在協整關系。本文采用兩種協整檢驗方法――面板統計量組和統計量，結果如表3和表4所示。
由表3可知，在5%顯著性水平下，Gt、Ga、Pt、Pa四個統計量都不顯著，說明lnpgdp、lnpcons、odep之間不存在協整關系，即不存在長期均衡關系。同理，表4表明lnpgdp、sav、odep之間也不存在協整關系。
因此，本文利用2000―2013年31個省級面板數據對lnpgdp、lnpcons、odep和lnpgdp、sav、odep兩組變量分別建立面板向量自回歸模型（PVAR），實證研究人口老齡化對居民消費和經濟增長的影響，人口老齡化對國民儲蓄和經濟增長的動態影響。
（二）滯后階數選擇
本文利用AIC、BIC和HQIC統計量來判斷最優自回歸滯后階數，依據AIC、BIC或HQIC取最小值的階數確定為模型的最優滯后階數，結果如表5和表6所示。
由表5可知，當lnpgdp、lnpcons、odep建立PVAR模型滯后階數選取為4時，AIC、BIC和HQIC統計量都最小，一致表明滯后階數應選取為4，建立PVAR（4）模型。
由表6可知，當lnpgdp、sav、odep建立PVAR模型滯后階數選取為4時，BIC和HQIC統計量最小，而滯后階數為5時，AIC統計量最小。一般地，當三者不一致時，BIC/HQIC傾向選擇比較精簡的模型，AIC傾向比較復雜的模型，且BIC/HQIC通常優于AIC，因此本文滯后階數選取為4，建立PVAR（4）模型。
（三）PVAR估計
由于PVAR模型包含時間效應和個體效應，所以本文在構建PVAR模型前對數據做如下處理：運用截面均值差分消除各個變量的時間效應，然后使用向前均值差分消除個體效應（即Helmert過程變換），以消除由于時間效應和個體效應可能造成系數估計偏差[23]。本文使用人均地區生產總值作為被解釋變量，建立PVAR（4）模型。
本文首先利用2000―2013年31個省級老年人撫養比、人均居民消費支出對數、人均地區生產總值對數的面板數據建立PVAR（4）模型，分析人口老齡化對居民消費和經濟增長的動態影響，在居民消費路徑下分析人口老齡化對經濟增長的影響；然后利用2000―2013年31個省級老年人撫養比、人均居民消費支出對數、人均地區生產總值對數的面板數據建立PVAR（4）模型，分析人口老齡化對國民儲蓄和經濟增長的動態影響，在國民儲蓄路徑下分析人口老齡化對經濟增長的影響。由于向量自回歸模型的參數并沒有實際經濟意義，一般只關注其引出的脈沖響應函數和方差分解，分別用以分析隨機擾動的一個單位標準化新息對內生變量產生的影響和結構沖擊對內生變量波動的貢獻度。因此，在此不詳列模型估計的參數[24]。
（四）脈沖響應函數分析
為了檢驗人口老齡化與經濟變量之間的動態關系，本文采用脈沖響應函數研究內生變量沖擊對自身及其他內生變量的影響作用。由于脈沖響應函數Cholesky正交分解對變量的排序非常敏感，而人口結構的變化反映了勞動人口數量和比重變化，進而會導致收入水平的變化，影響消費和儲蓄；而經濟增長并不立即影響人口結構變化，人口結構的變化相對緩慢。因此，在脈沖響應函數Cholesky分解中，表示人口結構變量的odep排在前面，其后是人均地區生產總值lnpgdp和人均居民消費支出lnpcons或者國民儲蓄率sav，所以兩組變量分別為{odep，lnpgdp，lnpcons}和{odep，lnpgdp，sav}。本文通過給予內生變量{odep，lnpgdp，lnpcons}一個標準差的沖擊，使用蒙特卡洛模擬500次得到正交脈沖響應函數圖，并給出95%的置信區間。
1. 人口老齡化-居民消費-經濟增長的脈沖響應函數分析。利用老年人撫養比、人均地區生產總值對數、人均居民消費支出對數建立的PVAR模型對變量進行蒙特卡洛模擬得到脈沖響應函數，結果如圖1所示。
由圖1可知，人口老齡化程度的一個正交化新息的沖擊對經濟增長的影響第一期為0，隨后便持續一直為負，且負值較為穩定，表明面對人口老齡化的沖擊時，人口老齡化對經濟增長并不同期立即產生影響，而是具有滯后性，且隨后對經濟增長的負作用持久且穩定，人口老齡化對經濟增長有拖累作用。
從老年人撫養比odep對人均消費支出對數lnpcons的脈沖響應函數圖（第三行，第一列）可看出，人口老齡化的一個正交化新息沖擊對人均消費支出產生的影響一直持續為負，負作用呈現先增大后減小趨勢，但減小反應較弱依然為負作用，最終收斂于很小的負向影響，表明面對人口老齡化的沖擊，中國的人均消費水平出現一定程度的持續負向效應，人口老齡化降低居民消費水平。
另外，考慮人口老齡化消費水平經濟增長的間接路徑，老年人撫養比odep對人均消費支出對數lnpcons的脈沖響應函數（第三行，第一列）和人均消費支出對數lnpcons對人均地區生產總值對數lnpgdp的脈沖響應函數（第二行，第三列）可看出，在間接影響路徑下，人口老齡化程度的一個正交化新息沖擊首先對居民消費水平產生負向作用，進而通過居民消費水平的負向作用對經濟增長產生負向作用，所以從人口老齡化消費水平經濟增長的間接路徑看出，人口老齡化對經濟增長負向影響的部分因素是由人口老齡化對居民消費水平的負向作用傳遞產生的。
而言之，在考慮居民消費情況下，人口老齡化對居民消費和經濟增長都產生了負向作用，并且在人口老齡化消費水平經濟增長的間接影響路徑下，人口老齡化不利于消費水平提高進而對經濟增長產生負作用。
2. 人口老齡化-國民儲蓄-經濟增長的脈沖響應函數分析。利用老年人撫養比、國民儲蓄率、人均地區生產總值對數建立的PVAR模型對變量{odep，lnpgdp，sav}進行蒙特卡洛模擬得到脈沖響應函數，結果如圖2所示。
由圖2，在考慮國民儲蓄情況下，從老年人撫養比odep對人均地區生產總值對數lnpgdp的脈沖響應函數圖（第二行，第一列）可看出，人口老齡化程度的一個正交化新息的沖擊對經濟增長的影響持續一直為負，隨后負作用有減小趨勢但一直維持為負，表明面對人口老齡化的沖擊時，經濟增長出現負向變動，雖負作用有所減小，但對經濟增長的影響持續為負。
從老年人撫養比odep對國民儲蓄率sav的脈沖響應函數圖（第三行，第一列）可看出，人口老齡化程度的沖擊對國民儲蓄率的影響當期為0，滯后第二、三期為正向影響然后下降，第四期后變為負向效應，隨后負向作用有所減小，表明面對人口老齡化的沖擊時，國民儲蓄當期不受影響，短期內對國民儲蓄產生正向作用，對國民儲蓄有拉升作用，但隨后“反正為負”，人口老齡化在中長期對國民儲蓄有負向作用，但從六期累積效應來看，總體上人口老齡化對國民儲蓄有很小程度的正向作用。
另外，考慮人口老齡化國民儲蓄經濟增長的間接路徑，從老年人撫養比odep對國民儲蓄率sav的脈沖響應函數圖（第三行，第一列）和國民儲蓄率sav對人均地區生產總值對數lnpgdp的脈沖響應函數圖（第二行，第三列）可看出，面對國民儲蓄的正交化新息的沖擊，經濟增長出現正向變動，且上升趨勢明顯，說明國民儲蓄有利于經濟增長。在間接影響路徑下，人口老齡化的沖擊首先對國民儲蓄產生很小程度的正向作用，進而對經濟增長會產生一定程度正向作用。所以，從人口老齡化國民儲蓄經濟增長的間接路徑看出，人口老齡化對經濟增長有一定程度的正向影響，但人口老齡化對經濟增長的總體影響是負向作用，表明通過人口老齡化提升的國民儲蓄對經濟增長產生很小程度的正向作用不足以抵消人口老齡化對經濟增長直接產生的負向作用。
總而言之，在考慮國民儲蓄路徑下，人口老齡化對經濟增長產生了負向作用，對國民儲蓄的影響在短期具有拉升作用，而隨后較長期產生負向作用，最終累計效應有很小程度正向作用。而在人口老齡化國民儲蓄經濟增長的間接影響路徑下，人口老齡化對國民儲蓄產生很小程度的正向作用不足以抵消人口老齡化對經濟增長直接產生的負向作用。
（五）方差分解分析
為了更精確地考察人口老齡化、經濟增長、居民消費或國民儲蓄之間的相互影響程度，此部分通過蒙特卡洛模擬500次得到方差分解，分析結構沖擊對內生變量波動的貢獻度。
1. 人口老齡化-居民消費-經濟增長的方差分解分析。利用老年人撫養比、人均地區生產總值對數、人均居民消費支出對數建立的PVAR模型對變量{odep，lnpgdp，lopcons}進行蒙特卡洛模擬得到方差分解，第10個預測期和第20個預測期的方差分解結果如表7所示。
在考慮居民消費路徑下，從表7方差分解結果來看，老年撫養比odep對自身的沖擊影響較大，在第10期對其自身方差的貢獻率達到94.48%，在第20期方差貢獻率稍有下降至89.16%。
老年撫養比對人均地區生產總值變動的解釋能力較強，在第10期對其方差的貢獻率達到17.80%，說明在考慮居民消費路徑下，經濟增長變動的17.80%可由人口老齡化解釋，而第20期上升至19.32%；人均地區生產總值對其自身的沖擊影響最大，第10期和第20期分別達到68.22%和67.22%。
老年撫養比odep對人均消費支出lnpcons變動的解釋能力較小，在第10期對其方差的貢獻率為8.58%，說明人均消費支出變動的8.58%可由人口老齡化解釋，而第20期稍有下降至8.31%；人均消費支出對其自身的沖擊影響最大，第10期和第20期分別達到69.69%和60.58%。
2. 人口老齡化-國民儲蓄-經濟增長的方差分解分析。利用老年人撫養比、人均地區生產總值對數、國民儲蓄率建立的PVAR模型對變量{odep，lnpgdp，sav}進行蒙特卡洛模擬得到方差分解，第10個預測期和第20個預測期的方差分解結果如表8所示。
在考慮國民儲蓄路徑下，從表8方差分解結果來看，老年撫養比odep對自身的沖擊影響較大，在第10期對其自身方差的貢獻率高達97.04%，在第20期方差貢獻率稍有下降至96.34%。
老年撫養比對人均地區生產總值變動的解釋能力減小，在第10期對其方差的貢獻率為4.96%，說明在考慮國民儲蓄路徑下，經濟增長變動的4.96%可由人口老齡化解釋，而第20期上升至5.64%；人均地區生產總值對其自身的沖擊影響最大，第10期和第20期分別達到75.09%和70.67%。
老年撫養比odep對國民儲蓄率sav變動的解釋能力，在第10期對其方差的貢獻率有2.05%，說明國民儲蓄變動的2.05%可由人口老齡化解釋，而第20期維持平緩至2.03%；國民儲蓄對其自身的沖擊影響最大，第10期和第20期分別達到84.76%和84.98%。
四、結論與政策建議
（一）結論
本文在人口結構內生的框架下分析人口老齡化對經濟的影響，利用2000―2013年中國31個省市的老年撫養比、人均地區生產總值、人均消費支出和國民儲蓄率的省級面板數據構建向量自回歸模型（PVAR），實證分析了我國人口老齡化對我國經濟增長、居民消費和國民儲蓄的影響和相互關系。
研究結果表明，人口老齡化不利于經濟增長，防止人口過度老齡化是接下來人口政策的重要任務。從直接效應來看，不論是考慮人均消費支出路徑還是考慮國民儲蓄率路徑的情況下，人口老齡化對經濟增長產生負向作用，負向作用持久且穩定，并未隨時間推移而有所減緩。從間接效應來看，在人口老齡化消費水平經濟增長和人口老齡化國民儲蓄經濟增長的間接影響路徑下，人口老齡化不利于消費水平提高，進而對經濟增長產生負作用，對國民儲蓄產生很小程度的正向作用不足以抵消人口老齡化對經濟增長直接產生的負向作用。不管是直接效應還是間接效應分析都表明，人口老齡化對經濟增長具有拖累作用。
因此，未來我國人口老齡化的加重，對我國經濟增長拖累作用將會更加深刻，現階段我國經濟下行壓力較大，正是供給側結構性改革和經濟改革轉型關鍵時期，是推進深化改革的重要關頭，妥善處理好人口老齡化與經濟之間的關系至關重要。為防止未來人口快速和過度老齡化拖累我國經濟增長和扭曲經濟結構，現階段完善計劃生育政策，鼓勵生育，鼓勵優生提高人口素質對我國經濟發展至關重要。
（二）政策建議
中國人口老齡化還處于早期階段，隨著未來人口老齡化的進一步加深，必將對我國經濟發展產生深刻的影響。一是人口老齡化抑制居民消費，對國民儲蓄有一定拉升作用，我國應完善養老保障體系，加快人口產業調整，加大“銀發產業”支持力度，調整經濟結構，以擴大內需拉動我國經濟增長。二是中國的人均消費支出在人口老齡化沖擊下會出現持續負向變動，不利于居民消費水平的提高，總體上人口老齡化對國民儲蓄有一定程度的正向作用，表明人口老齡化對國民儲蓄有一定拉升作用，一定程度上有利于資本積累。為防止人口老齡化使得居民過度注重儲蓄，造成國內消費低迷，我國應加快完善老年人保障體系，利用國內外公有和私有資本多種方式建立豐富的養老服務體系，改革養老保障制度以保障老年人正常生活水平，緩解年輕后代贍養老年人的后顧之憂，提高年輕消費群體的消費水平。三是加快計劃生育政策的合理化調整，適當鼓勵生育，提高年輕人口比重，加大人力資本投入，為未來經濟增長提供充足且高素質的勞動力。
簡而言之，完善養老保障體系，緩解贍養壓力，發展“銀發產業”，調整經濟結構，促進國民消費能力，擴大內需拉動我國經濟增長，鼓勵生育與加大人力資本投入，為未來經濟增長提供動力。
注釋：
①本文運用的Stata程序是由Inessa Love和Lea Zicchino（2006）寫，并經過改進的PVAR程序。
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